基于Wishart矩阵特征值的频谱感知算法

发布时间：2018-03-22 05:21

  本文选题：频谱感知　切入点：Wishart随机矩阵　出处：《电信科学》2017年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了提高频谱感知性能,克服经典算法的缺点,提出了一种新的基于Wishart随机矩阵理论的协作频谱感知算法。根据多个认知用户接收信号样本协方差矩阵特征值的对数分布特性,利用样本协方差矩阵最大特征值与几何平均特征值的比值,得到简单的判决阈值闭式表达式,实现频谱感知判决。该算法不需要知道主用户的任何先验信息,不受噪声不确定性的影响。仿真结果表明,所提算法在协作用户数少、信噪比低、采样点数极少的情况下,仍能获得较高的感知性能。该算法受虚警概率和极端值的影响较小,比同类算法有更好的检测性能。
[Abstract]:In order to improve the performance of spectrum sensing, overcome the shortcomings of classical algorithms, proposes a new cooperative spectrum sensing algorithm based on Wishart random matrix theory. According to the characteristics of the logarithmic distribution of multiple cognitive users received signal covariance matrix eigenvalues of the sample covariance matrix using the maximum eigenvalue ratio and geometric mean eigenvalue, decision threshold simple closed form expressions, realize the spectrum sensing decision. The algorithm does not need any prior information of primary users, not affected by the noise and uncertainty. The simulation results show that the proposed algorithm in the cooperative user number is less, the signal-to-noise ratio is low, the number of sampling points in rare cases, still can achieve higher sensing performance. This algorithm is less affected by the probability of false alarm and extreme value, has a better detection performance than other similar algorithms.

【作者单位】： 四川大学锦江学院;四川大学电子信息学院;
【分类号】：TN925

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本文编号：1647248